python - TensorFlow 名称范围

Question

做类似的事情的目的是什么

 with tf.name_scope('Layer1') as n1:
    w = tf.Variable(tf.truncated_normal((50*50, 120), mean=0, stddev=0.01))
    b = tf.Variable(tf.zeros([120]))
    o = tf.nn.relu(tf.matmul(X, w)+b)

我猜这是为了可读性，以便您可以在代码块（name_scope）之外重用变量名，并且它不会产生更深刻的有意义的后果。

我什么时候使用它，它有什么好的场景？tensorflow 从业者经常使用 name_score 吗？

另外，有人可以给我一个例子，说明sess.graph.get_tensor_by_name()在 的上下文中是如何工作的name_scope？

标签： pythontensorflowneural-networkdeep-learning

Answer 1

所以它的名称范围当然可以用于代码的可读性。但它也适用于获取保存在图表中的张量的名称。例如，当您尝试在 Tensorboard 中表示数据或按名称获取张量时，这非常有用！